## Jurnal Manajemen Bisnis
Program Pascasarjana Universitas Muhammadiyah Tangerang
ISSN: 2302-3449 I e-ISSN: 2580-9490
Vol. 9 I No.1, hal 10-20

## PERILAKU NASABAH BERDASARKAN KINERJA CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT SEBAGAI DAMPAK DARI KOMPETENSI SUMBER DAYA MANUSIA, MUTU PELAYANAN BANK DAN TEKNOLOGI PERBANKAN TERHADAP KEPUASAN NASABAH (Studi pada Nasabah Bank Kota Tangerang)
Dudung Hadiwijaya 1 , Hendi Eka Sumarga 2
Universitas Muhammadiyah Tangerang dudung.hadiwijaya@umt.ac.id, hendi_es@umt.ac.id Keyword Abstract
Human  resource  competence, banking  service  quality,  banking technology,  customer  satisfaction, customer  behavior  based  on customer  relationship  management (CRM) performance
The  purpose  of  the  study  is  to  analyze  how  much  influence  human resource competence, banking service quality and banking technology on customer  satisfaction  and  the  impact  on  customer  behavior  based  on customer  relationship  management  (CRM)  performance  at    Bank  in Tangerang  City.  The  sample of  research is  110  customers  at  Bank  in Tangerang  City.  The  sampling  technique  uses  convenience  sampling. Data collection using questionnaire. The method used in this research is the method of verification. To determine the effect of human resource competence, banking service quality and banking technology to customer satisfaction  and  the  impact  on  customer  behavior  based  on  customer relationship management (CRM) performance. The test statistic used is designing  the  structural  model,  designing  a  measurement  model, construct the path diagram, test the model fit. Suitability test structural models and hypotheses using software LISREL 8.80. The results showed that human resource competence, banking service quality and banking technology  have  a  significant  effect  on  customer  satisfaction.  And customer  satisfaction  have  a  significant  effect  on  customer  behavior based on customer relationship management (CRM) Performance.
© 2020 JMB, All right reserved

## I. PENDAHULUAN

## Latar Belakang Masalah
Pada  industri  perbankan  kegagalan  pada industri  ini  diidentifikasi  disebabkan  salah satunya  dari  manajemen  sumber  daya  manusia yang  lemah  dalam  membangun  kompetensi berbasis  pelanggan  (Lee  dan Hwan  2005;  Zhou 2004). Manajemen hubungan pelanggan (Customer Relationship Management) akan  tidak  mungkin  berjalan  dengan  baik  mana kala  pelanggan  meragukan  kompetensi  yang dimiliki karyawan.
Kompetensi  miliki  kekuatan  yang  dapat mempengaruhi  pendapat  dan  lebih  jauh  lagi dapat  merubah  perilaku  pelanggan  (Dash  et  al. 2006; Shi dan Yip, 2007). Bueren dan Schierholz (2005)  menilai  kondisi  di  mana  kompetensi dapat  mengendalikan  perilaku  pelanggan  adalah sangat mungkin terjadi.
Apa  yang  sering  terjadi  pada  banyak bisnis,  dan  bahkan  berbagai  industri,  adalah perusahaan  tidak  mampu  bahkan  sama  sekali tidak  dapat  merespon  kekuatan  ini.  Kelemahan paling serius perusahaan adalah ketidakmampuan  perusahaan  dalam  mengelola hubungan  baik  dengan  pelanggan  (Law  et  al. 2003).
Customer Relationship Management (CRM) bagi  beberapa  penelitian  hanya  dipandang sebagai  sebuah  sistem  teknologi  informasi  yang membantu pekerjaan perusahaan dalam mengelola  kebutuhan  informasi  tentang,  untuk, dan  dari  nasabah.  Tentunya  pemahaman tersebut tidak sepenuhnya salah, bagi McGovern dan  Panaro  (2004)  manajemen  hubungan pelanggan  seharusnya  mengatur  pula  peran manajemen  (sumber  daya  manusia)  dalam menentukan efektivitas strategi CRM. Karyawan sebagai  bagian  dari  manajemen  diposisikan sebagai pemegang kendali dan bertanggungjawab implementasi  strategi  perusahaan  berdasarkan pada  CRM  (Lundstrom  dan  Wright  2005; Netemeyer dan Maxham 2007).
Penelitian  yang  berkembang  sejak  tahun 1990an  memberikan  bukti  nyata,  bahwa  apabila perusahaan  benar-benar  dapat  menerapkan manajemen  hubungan  pelanggan  maka  kinerja perusahaan dipastikan akan meningkat (Ismail et al.  2007).  Hal  ini  tidak  berlebihan  mengingat pelanggan  merupakan  kunci  bagi  kelangsungan suatu  organisasi.  Oleh  sebab  itu,  pelanggan merupakan  suatu  aset  paling  penting  bagi perusahaan.  Penelitian  ini,  memilih  beberapa konstruk  penelitian  yang  dianggap  mampu menjelaskan  manajemen  hubungan  pelanggan. Sin et al. (2005) menjabarkan bahwa sukses dan tidaknya  manajemen  hubungan  pelanggan setidaknya  dipengaruhi  adanya  sinergi  antara people  (sumber  daya  manusia),  quality  (mutu barang dan jasa), process (teknologi) dan fokus pelanggan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## Kompetensi Sumber Daya Manusia
Kompetensi  SDM  adalah  kompetensi yang berhubungan dengan pengetahuan,
keterampilan,  kemampuan  dan  karakteristik kepribadian yang mempengaruhi secara langsung terhadap  kinerjanya,  Mangkunegara  (2012). Hafeez  dan  Essmail  (2007)  mengidentifikasi kompetensi  yang  dimiliki  SDM  dalam  suatu perusahaan  dapat  dinyatakan  sebagai  aset  tidak berwujud.
Karyawan  sebagai  bagian  manajemen diposisikan pemegang kendali dan bertanggungjawab implementasi strategi
perusahaan  berdasarkan  CRM  (Lundstrom  dan Wright  2005;  Netemeyer  dan  Maxham  2007). Kompetensi SDM memiliki 3 bentuk kompetensi: (1). Kompetensi tentang pelanggan; (2).  Kompetensi  untuk  pelanggan;  (3). Kompetensi  dari  pelanggan.  Implementasi  3
bentuk  kompetensi  akan  berdampak  baik  bagi CRM.

## Mutu Pelayanan Bank
Mutu layanan tidak terbatas pada tingkat pemahaman  perusahaan  tentang  harapan  dan kenyataan  atau  kinerja  nyata  yang  dirasakan pelanggan. Mutu layanan sebagai alat perusahaan bertujuan mempengaruhi dan kemudian mengendalikan  pelanggan  untuk  bekerja  secara sadar demi kepentingan perusahaan (Chen et al. 2007).  Karena  mutu  layanan  merupakan instrumen  penting  yang  membuat  pelanggan bersikap  positif  untuk  mempromosikan  produk perusahaan  kepada  pihak  lain  (Dibb  dan Meadows 2004; Hume 2008).
Banking  Service  Quality yaitu effectiveness and  assurance;  access;  price;  tangibles;  services portfolio dan reliability mencerminkan  superior jasa atau layanan nilai yang tinggi sesuai harapan para  nasabah  (Bahia  dan  Nantel,  2000;  Ehigie 2006).  Mutu  layanan  bank  adalah  kemampuan dan  kemauan  perusahaan  untuk  melakukan proses  dan  kegiatan  identifikasi,  analisis  dan tanggap terhadap setiap harapan dan kebutuhan pelanggan  layanan  perbankan  (Cristobal  dkk. 2007; Qin dan Prybutok 2008).

## Teknologi Perbankan
Teknologi  sebagai  alat  perusahaan  yang mampu  mengantarkan  perusahaan  menuju kemenangan  dalam  menghadapi  persaingan. Teknologi  membuat  perusahaan  mendapatkan kinerja  yang  unggul  melalui  perilaku  pelanggan (Moore  dan  Jackson  2007).  Fitzgibbon  dan White  (2005)  menekankan  bahwa  teknologi menjadi  elemen  tak  terpisahkan  dari  produk perbankan,  seringkali  teknologi  merupakan faktor  penentu  yang  mendorong  dan  menarik seseorang  atau  sekelompok  orang  untuk menjadi nasabah.
Teknologi  diposisikan  sejajar  dengan peran  SDM,  mutu  dan  fokus  pelanggan  dalam CRM (Liu 2006).

## Kepuasan Nasabah
Kepuasan  nasabah  adalah  persepsi harapan yang telah terpenuhi, mendapatkan hasil dari layanan perbankan dengan mempertimbangkan kebutuhan
sehingga kesinambungan  terbaik  antara  kepuasan  dan hasil.  Tjiptono  (2008)  menyatakan  kepuasan pelanggan  adalah  evaluasi  pembeli  dimana alternatif  yang  dipilih  memberikan  hasil  yang sama sebagai harapan pelanggan.
Mempertahankan dan mencapai kepuasan adalah harga mati untuk perusahaan jasa (Brady dkk.  2006).  Kepuasan  pelanggan  dalam  industri perbankan  dapat  direalisasikan  secara  empiris dengan  mengukur  kualitas  layanan  melalui kualitas  fungsional  (sikap  dan  perilaku  sumber daya  manusia)  dan  kualitas  teknis  (Electronic Banking) (2004).

## Perilaku  Nasabah  Berdasarkan  Kinerja
Customer Relationship Management (CRM) CRM adalah keseluruhan proses membangun dan memelihara hubungan pelanggan yang menguntungkan dengan menghantarkan  nilai  dan  kepuasan  pelanggan yang  unggul  (Kotler  dan  Armstrong,  2008). CRM  suatu  proses  dimana  membangun hubungan  antara  perusahaan  dengan  nasabah dengan  meningkatkan  nilai  dan  kepuasan pelanggan  yang  dilakukan  dengan  cara mengidentifikasi  pelanggan  dengan  membentuk persepsi  mengenai  produk  atau  organisasi  atau jasa  yang  ditawarkan  melalui  pemasar,  penjual, layanan,  dan  layanan  pendukung  yang  membuat pelanggan untuk menjadi loyal.
Setiap  perusahaan  membutuhkan  alat atau sarana yang mendukung terwujudnya tujuan setiap  perusahaan.  Pencapaian  kinerja  lebih efektif  dan  efesien  apabila  dirumuskan  peran strategis  CRM  yang  mampu  mendorong  dan mengarahkan  perilaku  pelanggan  secara  tepat dan  optimal  (Ismail  et  al.  2007;  Zineldin  2006; Lindgreen 2004).

## Kerangka Pemikiran
Kompetensi  merupakan  unsur  penting bagi  sebuah  hubungan  baik  jangka  pendek  yang diwujudkan  dengan  kepuasan  pelanggan  dan jangka panjang yang diwujudkan dengan perilaku pelanggan  (Thurau  2004).  Semakin  baik pengetahuan  akan  pelanggan  sebagai  elemen dalam  kompetensi  maka  semakin  tinggi  derajad kepuasan  yang  akan  dipersepsikan  oleh pelanggan (Osarenkhoe dan Bennani 2007).

## III.  METODOLOGI PENELITIAN
Metode Penelitian Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah metode penelitian verifikatif. Menurut Mashuri  (2008)  metode  penelitian  verifikatif adalah metode yang digunakan untuk memeriksa benar tidaknya apabila dijelaskan untuk menguji suatu  cara  dengan  atau  tanpa  perbaikan  yang telah  dilaksanakan  di  tempat  lain  dengan
mengatasi  masalah  yang  serupa  dengan kehidupan.
Populasi, Sampel dan Teknik Pengambilan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah seluruh  nasabah  Bank  Mega  Cabang  Kota Tangerang.
Bentler dan Chou (1987) dalam Wijanto (2008)  menyarankan  bahwa  rasio sampel  paling rendah per variabel teramati yaitu 5 responden, sehingga  dapat  mencukupi  untuk  distribusi normal  saat  sebuah  variabel  laten  memiliki beberapa variabel teramati (indikator). Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  ukuran  sampel penelitian  ini  dengan  menggunakan  estimasi maximum  likelihood  yaitu  sebanyak  110 responden (5 × 22 variabel teramati).
Teknik  pengambilan  sampel  dalam penelitian ini menggunakan metode convenience sampling  yaitu  pengumpulan  informasi  dari anggota  populasi  yang  dengan  senang  hati bersedia memberikannya (Sekaran, 2007).

## Metode Pengumpulan Data
Data dikumpulkan menggunakan metode survei  dengan  mempergunakan  kuesioner sebagai  media  bantu,  yaitu  dengan  memberikan secara  langsung  pertanyaan  atau  kuesioner kepada  para  responden.  Kuisioner  adalah sejumlah  pertanyaan  tertulis  yang  digunakan untuk  memperoleh  informasi  dari  responden dalam  arti  laporan  tentang  hal-hal  yang  ia ketahui (Arikunto, 2006).
Pernyataan-pernyataan  dalam  kuesioner ini dibuat dengan menggunakan skala 1-10 untuk mendapatkan  data  yang  bersifat  interval  dan diberi  skor  atau  nilai.  Penggunaan  skala  1-10 (skala  genap)  untuk  menghindari  jawaban responden  yang  cenderung  memilih  jawaban  di tengah, sehingga akan menghasilkan respon yang mengumpul  di  tengah  (grey  area).  Berikut kategori pengukuran;
Sangat tidak  Sangat setuju/ setuju/buruk  baik
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10

## Operasionalisasi Variabel
Operasionalisasi variabel menurut
Supomo  dan  Indriantoro  (2002)  adalah penentuan  konstruk  sehingga  menjadi  variabel yang dapat diukur.
Operasionalisasi  variabel  diperlukan
untuk  menentukan  jenis,  indikator,  serta  skala dari  variabel-variabel  yang  terkait  dalam penelitian,  sehingga  pengujian  hipotesis  dengan alat bantu statistik dapat dilakukan secara benar sesuai  dengan  judul  penelitian. Variabel-variabel yang akan diukur dalam penelitian ini yaitu:
1. Variabel bebas atau independen Menurut  Sugiyono  (2013),  variabel  bebas adalah  variabel  yang  akan  mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya  variabel  dependen  (terikat). Variabel  independen  pada  penelitian  ini adalah  Kompetensi  Sumber  Daya  Manusia, Mutu  Pelayanan  Bank  dan  Teknologi Perbankan.
2. Variabel terikat atau dependen Menurut  Sugiyono  (2013),  variabel  terikat adalah  variabel  yang  dipengaruhi  atau  yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Variabel  dependen  dalam  hal  ini  adalah Kepuasan  Nasabah  Dan  Kinerja  Customer Relationship Management
Variabel  dan  indikator  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dijelaskan  dalam  tabel  3.1  berikut ini:
Tabel 3.1

## Variabel dan Indikator Penelitian
Variabel Indikator
Kompetensi  Sumber Daya Manusia ( ξ 1 ) kompetensi karyawan tentang nasabah (X 1 )
Kompetensi karyawan untuk nasabah (X 2 ) Komptensi karyawan dari nasabah (X 3 ) Kompetensi karyawan tentang bank (X 4 )
Mutu Pelayanan Bank
( ξ 2 )
Efektivitas dan jaminan (X 5 ) Akses (X 6 ) Harga (X 7 ) Berwujud (X 8 ) Kehandalan (X 9 ) Portofolio produk perbankan (X 10 )
Teknologi  Perbankan
( ξ 3 )
Teknologi yang mudah dipergunakan (X 11 )
Teknologi yang tepat guna teknologi (X 12 ) Teknologi yang berfungsi dengan baik (X 13 )
Ragam teknologi yang ditawarkan (X 14 )
Kepuasan  Nasabah
( η 1 ) Rasa senang akan keramahan dan kompetensi karyawan bank (Y 1 )
Rasa aman dan privasi dalam pelayanan perbankan (Y 2 ) Rasa bebas memilih produk perbankan (Y 3 ) Rasa ingin berlama-lama berada di bank (Y 4 ) Perilaku Nasabah Berkata hal baik tentang bank
berdasarkan Kinerja Customer Relationship Management ( η 2 ) (Y 5 )
Ingin terus menjadi nasabah bank (Y 6 ) Setiap Ada Kesempatan selalu memakai jasa bank (Y 7 ) MereferensikanbBank ke pihak lain (Y 8 )
Sumber: Bueren,  Adrian.,  and  Ragnar  Schierholz (2005),   Floh,  Arne.,  and,  Horst  Treiblmaier (2006),   Fowdar,  Roshnee  R.  Ramsaran  (2005), Gounaris,  Spiros  P.,  Vlassis  Stathakopoulos.and, Antreas  D.  Athanassopoulos  (2003,  Parasuraman, A.,  and,  Dhruv  Grewal  (2000),  Rao,  Shankar Kumar.,  (2007),  Tseng,  Yi  Ming,  (2007)  yang dimofikasi.
Metode Analisis Karena dalam penelitian ini
menggunakan  indikator  untuk  mengukur  setiap konstruknya,  dan  juga  model  pengukuran bersifat  struktural,  maka  pendekatan  dalam permodelan yang digunakan dalam penelitian ini adalah  Structural  Equation  Modelling  (SEM) dengan bantuan perangkat lunak LISREL 8.80.
Langkah-langkah  analisis  dengan  metode Structural  Equation  Modelling (SEM)  secara ringkas diuraikan sebagai berikut:
1.  Merancang  persamaan  struktural  ( structural equation ) Perancangan  ini    didasarkan  pada  rumusan masalah  atau  hipotesis  penelitian.untuk menyatakan  hubungan  kausalitas  antara berbagai konstruk. 2.  Merancang model pengukuran ( measurement model ) Perancangan  model  ini  digunakan  untuk mengetahui  validitas  dan  reliabilitas  yang menghubungkan  indikator  dengan  variabel latennya.
3.  Konstruksi Diagram Jalur Penelitian
Gambar 3.1 Konstruksi Diagram Jalur Penelitian
Keterangan: ξ 1 :  Kompetensi Sumber Daya Manusia ξ 2 :  Mutu Pelayanan Bank ξ 3 :  Teknologi Perbankan η 1 :  Kepuasan Nasabah
η 2 :  Perilaku  Nasabah  berdasarkan  Kinerja Customer Relationship Management
X1 – X4 : Indikator Kompetensi Sumber Daya Manusia X5 – X10  : Indikator  Mutu  Pelayanan Bank X11 – X14  : Indikator Teknologi Perbankan Y1 – Y4 : Indikator Kepuasan Nasabah Y5 – Y8 : Indikator Perilaku Nasabah  berdasarkan  Kinerja  Customer Relationship Management γ 11  : Koefisien  Kompetensi  Sumber Daya Manusia terhadap Kepuasan Nasabah γ 21  : Koefisien  Mutu  Pelayanan  Bank terhadap Kepuasan Nasabah γ 31  : Koefisien  Teknologi  Perbankan terhadap Kepuasan Nasabah β 21  : Koefisien Kepuasan Nasabah terhadap  Perilaku  Nasabah  berdasarkan Kinerja Customer Relationship Management λ X1 – λ X4  : Koefisien Kompetensi Sumber Daya Manusia λ X5 – λ X10 : Koefisien  Mutu  Pelayanan Bank λ X11 – λ X14 : Koefisien
Teknologi Perbankan
λ Y1 – λ Y4  :
Koefisien Kepuasan Nasabah
λ Y5 – λ Y8  : Koefisien Perilaku Nasabah berdasarkan Kinerja Customer
Relationship Management
ζ 1  :  Error Kepuasan Nasabah
ζ 2  :  Error Perilaku Nasabah berdasarkan Kinerja Customer Relationship Management δ 1 – δ 4 :
Error indikator Kompetensi Sumber Daya Manusia
δ 5 – δ 10  :
Error indikator Mutu Pelayanan Bank
δ 11 – δ 14  : Error indikator Teknologi
Perbankan
ε 1 – ε 4 : Error indikator Kepuasan Nasabah ε 5 – ε 8 : Error  indikator  Perilaku Nasabah  berdasarkan  Kinerja  Customer Relationship Management 1. Konversi  Diagram  Jalur  ke  Sistem

## Persamaan
1) Structural Model
Structural  model menentukan  spesifikasi hubungan  antara  konstruk  satu  dengan konstruk lainnya.
η 1 = γ 11 ξ 1 + γ 21 ξ 2 + γ 31 ξ 3 + ζ 1 η 2 = β 12 η 1 + ζ 2
2) Measurement Model Measurement model menentukan spesifikasi  hubungan  antara  konstruk dan indikatornya.
X 1 = λ x 1 ξ 1 + δ 1 X 2 = λ x 2 ξ 1 + δ 2 X 3 = λ x 3 ξ 1 + δ 3 X 4 = λ x 4 ξ 1 + δ 4 X 5 = λ x 5 ξ 2 + δ 5 X 6 = λ x 6 ξ 2 + δ 6 X 7 = λ x 7 ξ 2 + δ 7 X 8 = λ x 8 ξ 2 + δ 8 X 9 = λ x 9 ξ 2 + δ 9 X 10 = λ x 10 ξ 2 + δ 10 X 11 = λ x 11 ξ 3 + δ 11 X 12 = λ x 12 ξ 3 + δ 12 X 13 = λ x 13 ξ 3 + δ 13 X 14 = λ x 14 ξ 3 + δ 14 Y 1 = λ y 1 η 1 + ε 1 Y 2 = λ y 2 η 1 + ε 2 Y 3 = λ y 3 η 1 + ε 3 Y 4 = λ y 4 η 2 + ε 4 Y 5 = λ y 5 η 2 + ε 5 Y 6 = λ y 6 η 2 + ε 6 Y 7 = λ y 7 η 2 + ε 7 Y 8 = λ y 8 η 2 + ε 8 2. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit
Uji  kesesuaian  model  dilakukan  dengan menggunakan  beberapa  ukuran  kesesuaian model  ( Goodness of Fit ).
Indeks-indeks yang digunakan untuk menguji kelayakan  sebuah  model  adalah  sebagai berikut :
Tabel 3.2 Indeks Pengujian Kelayakan Model ( Goodness of Fit Index ) Goodness of Fit Index Cut-of Value
χ 2 – Chi-square χ 2Hitung diharapkan kecil dari χ 2Tabel Significancy probability ≥ 0,05 RMSEA < 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 CMIN/DF < 2,00 TLI ≥ 0,95 CFI ≥ 0,95 Sumber: Ferdinand (2006)
3. Uji Hipotesis
Rancangan  uji  hipotesis  dalam  penelitian  ini disajikan  berdasarkan  tujuan  penelitian. Tingkat  kepercayaan  yang  digunakan  adalah 95%, sehingga tingkat signifikansi sebesar ( α )
= 5% = 0,05. Dan menghasilkan nilai t-tabel sebesar 1,96.
Sehingga:  Jika  nilai  t-hitung  lebih  kecil  dari  nilai  t- tabel  (t-hitung  <  1,96),  maka  H 0 diterima dan H a ditolak.
 Jika nilai t-hitung lebih besar dari nilai t- tabel (t-hitung > 1,96), maka H 0 ditolak dan H a diterima.

## IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Evaluasi  Model  Pengukuran  (Uji  Validitas dan Reliabilitas)
Dalam  penelitian  ini,  langkah  pertama yang  dilakukan  adalah  mengevaluasi  hubungan antara variabel dengan indikatornya. Evaluasi ini meliputi indikator validitas, reliabilitas konstruk, dan  nilai average  variance  extracted (AVE). Indikator validitas dapat dilihat dari nilai loading factor .  Bila  nilai loading  factor suatu  indikator lebih  dari  0,70;  maka  dapat  dikatakan  valid. Sebaliknya,  bila  nilai loading  factor kurang  dari 0,70; maka harus dikeluarkan dari model.
Berikut  adalah  evaluasi  model  pengukuran terhadap  indikator  kompetensi  sumber  daya manusia  (KSDM),  mutu  pelayanan  bank  (MPB), teknologi  perbankan  (TP),  kepuasan  nasabah dan  perilaku  nasabah  berdasarkan  kinerja Customer relationship management (CRM).

## Gambar 4.1
Basic Model (Standardized Solutions)
Tabel 4.1
Nilai Loading Factor Indikator Indikator Loading Factor X1 < − Kompetensi Sumber Daya Manusia (KSDM) 0,71 X2 < − Kompetensi Sumber Daya Manusia (KSDM) 0,72 X3 < − Kompetensi Sumber Daya Manusia (KSDM) 0,90
X4 < − Kompetensi Sumber Daya Manusia (KSDM) 0,87 X5 < − Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,75 X6 < − Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,84 X7 < − Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,75 X8 < − Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,72 X9 < − Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,76 X10 < − Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,69 X11 < − Teknologi Perbankan (TB) 0,77 X12 < − Teknologi Perbankan (TB) 0,81 X13 < − Teknologi Perbankan (TB) 0,90 X14 < − Teknologi Perbankan (TB) 0,87 Y1 < − Kepuasan Nasabah (KN) 0,64 Y2 < − Kepuasan Nasabah (KN) 0,74 Y3 < − Kepuasan Nasabah (KN) 0,76 Y4 < − Kepuasan Nasabah (KN) 0,80
Y5 < − Perilaku Nasabah berdasarkan kinerja customer relationship management (CRM) 0,88
Y6 < − Perilaku Nasabah berdasarkan kinerja customer relationship management (CRM) 0,73 Y7 < − Perilaku Nasabah berdasarkan kinerja customer relationship management (CRM) 0,80 Y8 < − Perilaku Nasabah berdasarkan kinerja customer relationship management CRM) 0,86

## Sumber: Data primer diolah (2018)
Berdasarkan  Gambar  4.1  dan  Tabel  4.1 menunjukkan hasil indikator X10 (0,69) dan Y1 (0,64) memiliki loading factor < 0,70 menunjukkan indikator  tersebut  tidak  valid,  maka  harus dikeluarkan dari model.
Berikut  ini  hasil  setelah  menghilangkan indikator X10 dan indikator Y1.
Gambar 4.2 Basic Model (Standardized Solutions) setelah menghilangkan indikator yang tidak valid
Tabel 4.2 Nilai Loading Factor Indikator
(setelah menghilangkan indikator yang tidak valid)
Indikator Loading Factor X1 < − Kompetensi Sumber Daya Manusia (KSDM) 0,71 X2 < − Kompetensi Sumber Daya Manusia (KSDM) 0,72 X3 < − Kompetensi Sumber Daya Manusia (KSDM) 0,90 X4 < − Kompetensi Sumber Daya Manusia (KSDM) 0,88 X5 < − Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,76 X6 < − Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,86 X7 < − Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,75
X8 < − Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,71 X9 < − Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,75 X11 < − Teknologi Perbankan (TB) 0,77 X12 < − Teknologi Perbankan (TB) 0,81 X13 < − Teknologi Perbankan (TB) 0,91 X14 < − Teknologi Perbankan (TB) 0,87 Y2 < − Kepuasan Nasabah (KN 0,73 Y3 < − Kepuasan Nasabah (KN 0,74 Y4 < − Kepuasan Nasabah (KN 0,80
Y5 < − Perilaku Nasabah berdasarkan kinerja customer relationship management (CRM) 0,88 Y6 < − Perilaku Nasabah berdasarkan kinerja customer relationship management (CRM) 0,73
Y7 < − Perilaku Nasabah berdasarkan kinerja customer relationship management (CRM) 0,80
Y8 < − Perilaku Nasabah berdasarkan kinerja customer relationship management (CRM) 0,87

## Sumber: Data primer diolah (2018)
Berdasarkan  Gambar  4.2  dan  Tabel  4.2, setelah  menghilangkan  indikator  X10  dan  Y1, setiap  indikator  yang  membentuk  konstruk memiliki loading  factor >  0,70;  maka  dapat dinyatakan semua indikator valid.
Evaluasi  selanjutnya  adalah  pemeriksaan reliabilitas  konstruk  yang  menggunakan  dua ukuran (Hair dkk., 2006), yaitu:
(1) Construct  RealibilityMeasure (CR),  dengan persyaratan nilai CR ≥ 0,70.
(2) Average  Variance  ExtractedMeasure (AVE), dengan persyaratan nilai AVE ≥ 0,50.
Berdasarkan  hasil perhitungan  didapatkan nilai Construct  Realibility (CR)  dan  nilai Average Variance  Extracted (AVE)  seperti  ditunjukkan pada Tabel 4.3.
Tabel 4.3
Nilai Construct Realibility (CR) dan
Average Variance Extracted (AVE) Konstruk CR AVE Kompetensi Sumber Daya Manusia (KSDM) 0,80 0,77 Mutu Pelayanan Bank (MPB) 0,83 0,72 Teknologi Perbankan (TB) 0,80 0,82 Kepuasan Nasabah (KN) 0,75 0,70 Perilaku Nasabah berdasarkan kinerja customer relationship management (CRM) 0,80 0,79

## Sumber: Data primer diolah (2018)
Berdasarkan  Tabel  4.3,  semua  nilai construct reliability (CR) ≥ 0,70; berarti reliabilitas konstruk terpenuhi, dan juga semua nilai average variance  extracted (AVE)  ≥  0,50;  berarti  ukuran kelayakan terpenuhi.

## Evaluasi Goodness of Fit (GOF)
Tujuan  evaluasi  GOF  adalah  menguji kesesuaian model dengan data statistik. Berikut ringkasan ukuran kesesuaian model seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.4.

## Tabel 4.4 Ringkasan Ukuran Kesesuaian Model
Indikator GoF Ukuran yang Diharapkan Hasil Estimasi Kesimpulan Ch-square df=163, α =5% < 193,79 176,01 Good Fit Significancy Probability ≥ 0,05 0,23 Good Fit RMSEA < 0,08 0,03 Good Fit GFI ≥ 0,90 0,86 Marginal Fit AGFI ≥ 0,90 0,82 Marginal Fit CMIN/DF < 2,00 1,08 Good Fit TLI ≥ 0,95 0,99 Good Fit CFI ≥ 0,95 0,99 Good Fit
Sumber: Data primer diolah (2018)
Berdasarkan Tabel 4.4, ukuran kesesuaian model yang diperoleh hanya GFI dan AGFI yang marginal  fit ,  sedangkan  ukuran  lainnya  memiliki indeks  kesesuaian  model  yang  baik  ( goodfit ), dengan  demikian  maka  dapat  dilanjutkan  pada analisis berikutnya.

## Evaluasi Model Struktural
Langkah  pertama  untuk  mengevaluasi model  struktural  adalah  melihat covariance matrix dari variabel laten yang menunjukkan nilai korelasi antara konstruk seperti pada Tabel 4.5
Tabel 4.5

## Nilai Korelasi Antara Konstruk
KN          CRM  KSDM  MPB TP KN 1,00 CRM 0,76 1,00 KSDM 0,73 0,56 1,00 MPB 0,77 0,58 0,73 1,00 TP 0,71 0,54 0,60 0,63 1,00 Sumber: Data primer diolah (2018)
Kemudian  untuk  melihat  signifikansi hubungan  jalur  antara  konstruk  maka  dilihat  t- hitung  jalur  seperti  pada gambar  4.3  dan  Tabel 4.6.
Tabel 4.6 Nilai t-hitung Jalur Antara Konstruk Jalur t-hitung KSDM − > KN 2,23 MPB − > KN 2,71 TP − > KN 2,90 KN − > CRM 6,75

## Sumber: Data primer diolah (2018)
Berdasarkan  Gambar  4.3  dan  Tabel  4.6 semua  nilai  t-hitung  jalur  >  1,96.;  maka  semua hubungan  jalur  antara  konstruk  bersifat signifikan.
Sedangkan  nilai  koefisien  jalur  antara konstruk  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.4  dan Tabel 4.7 berikut ini.
Gambar 4.3
Structural Model (Standardized Solutions) Tabel 4.6 Koefisien Jalur Antara Konstruk Jalur Koefisien KSDM − > KN 0,28 MPB − > KN 0,37 TP − > KN 0,31 KN − > CRM 0,76

## Sumber: Data primer diolah (2018)
Untuk mendapatkan persentase pengaruh antara konstruk  maka  koefisien  jalur  dikalikan  nlai korelasi  antara  konstruk  kemudian  dikalikan 100% seperti pada Tabel 4.7.
Tabel 4.7

## Persentase Pengaruh Antara Konstruk
Jalur Koefisien Nilai Korelasi Persentase Pengaruh KSDM − > KN 0,28 0,73 20% MPB − > KN 0,37 0,77 28% TP − > KN 0,31 0,71 22% KN − > CRM 0,76 0,76 58% Sumber: Data primer diolah (2018)

## a.  Pengaruh  Kompetensi  Sumber  Daya Manusia terhadap Kepuasan Nasabah
Nilai  t-hitung  hubungan  jalur  antara kompetensi  sumber  daya  manusia  terhadap
kepuasan nasabah sebesar 2,23 > 1,96; maka H1 diterima,  artinya  kompetensi  sumber  daya manusia mempunyai pengaruh signifikan terhadap kepuasan nasabah.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  kompetensi sumber  daya  manusia  berpengaruh  terhadap kepuasan  nasabah  dengan  nilai  korelasi  sebesar 0,73  yang  berarti  kompetensi  sumber  daya manusia  memberikan  pengaruh  kuat  berarah positif terhadap kepuasan nasabah.
Persentase pengaruh kompetensi sumber  daya  manusia  terhadap  kepuasan nasabah  sebesar  20%;  berarti  kompetensi sumber  daya  manusia  berkontribusi  sebesar 20% terhadap kepuasan nasabah.
Arah  hubungan  positif  kompetensi sumber daya manusia dengan kepuasan nasabah menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  kualitas sumber  daya  manusia  maka  semakin  tinggi kepuasan nasabah.
Hasil  penelitian  mengkonfirmasi  hasil penelitian Bueren dan Schierholz (2005); Hafeez dan  Essmail  (2007)  yang  menunjukkan  bahwa kompetensi  sumber  daya  manusia  berpengaruh positip  terhadap  proses  pencapaian  kepuasan pelanggan.

## b.  Pengaruh  Mutu  Pelayanan  Bank terhadap Kepuasan Nasabah
Nilai t-hitung hubungan jalur antara mutu pelayanan  bank  terhadap  kepuasan  nasabah sebesar 2,71 > 1,96; maka H2 diterima, artinya mutu  pelayanan  bank  mempunyai  pengaruh signifikan terhadap kepuasan nasabah.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  mutu pelayanan bank berpengaruh terhadap kepuasan nasabah dengan nilai korelasi sebesar 0,77 yang berarti  mutu  pelayanan  bank  memberikan pengaruh  cukup  kuat  berarah  positif  terhadap kepuasan nasabah.
Persentase  pengaruh  mutu  pelayanan bank  terhadap  kepuasan  nasabah  sebesar 27,14%; berarti mutu pelayanan bank berkontribusi 28% terhadap kepuasan nasabah.
Arah  hubungan  positif  mutu  pelayanan bank  dengan  kepuasan  nasabah  menunjukkan bahwa  semakin  tinggi  mutu  pelayanan  bank maka semakin tinggi kepuasan nasabah.
Hasil  penelitian  mengkonfirmasi  hasil penelitian  Gounaris  et  al.  (2003);  Kasim  dan Abdulla  (2006)  yang  menemukan  bahwa  mutu pelayanan  bank  memberikan  dampak  positif terhadap  kepuasan  nasabah.  Tseng  (2007); Fowdar  (2004)  mempertegas  keberadaan  mutu
pelayanan  sebagai  strategi  yang  efektif  dalam menentukan  peningkatan  kepuasan  pelanggan (nasabah).
c.  Pengaruh Teknologi Perbankan terhadap Kepuasan Nasabah
Nilai  t-hitung  hubungan  jalur  antara teknologi perbankan terhadap kepuasan nasabah sebesar 2,90 > 1,96; maka H3 diterima, artinya teknologi  perbankan  mempunyai  pengaruh signifikan terhadap kepuasan nasabah.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  teknologi perbankan  berpengaruh  terhadap  kepuasan nasabah dengan nilai korelasi sebesar 0,71 yang berarti  teknologi  perbankan  memberikan pengaruh  kuat  berarah  positif  terhadap kepuasan nasabah.
Persentase pengaruh teknologi perbankan terhadap kepuasan nasabah sebesar 22%; berarti teknologi perbankan berkontribusi 22% terhadap kepuasan nasabah. Arah hubungan positif teknologi perbankan dengan kepuasan nasabah
menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  teknologi perbankan  maka  semakin  tinggi  kepuasan nasabah.
Hasil  penelitian  mengkonfirmasi  hasil penelitian  Lallmahamood  (2007);  Parasuraman dan  Grewal  (2000)  yang  menemukan  bahwa teknologi perbankan sering menjadi faktor kritis dan  menentukan  kepuasan  nasabah  dan  kinerja CRM  pelanggan.  Penguasaan  teknologi  bagi pelanggan merupakan bentuk referensi
(penilaian)  positif  khususnya  pada  industri perbankan  (Rao  2007;  Ding  et  al.  2007;  Kam dan Riquelme 2007),
d. Pengaruh  Kepuasan  Nasabah  terhadap Perilaku
Nasabah berdasarkan Customer Kinerja Relationship

## Management
Nilai  t-hitung  hubungan  jalur  antara kepuasan  nasabah  terhadap  kinerja customer relationship  management sebesar  6,75  >  1,96; maka  H4  diterima,  artinya  kepuasan  nasabah mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap perilaku  nasabah  berdasarkan  kinerja customer relationship management .
Berdasarkan  hasil  penelitian,  kepuasan nasabah berpengaruh terhadap perilaku nasabah berdasarkan  kinerja customer  relationship management dengan  nilai  korelasi  sebesar  0,76 yang  berarti  kepuasan  nasabah  memberikan pengaruh  cukup  kuat  berarah  positif  perilaku
nasabah berdasarkan kinerja customer relationship management .
Persentase  pengaruh  kepuasan  nasabah terhadap  perilaku  nasabah  berdasarkan  kinerja customer  relationship  management sebesar  58%; berarti  kepuasan  nasabah  berkontribusi  58% terhadap  perilaku  nasabah  berdasarkan  kinerja customer relationship management .
Arah  hubungan  positif  kepuasan  nasabah dengan  perilaku  nasabah  berdasarkan  kinerja customer  relationship  management menunjukkan bahwa  semakin  tinggi  kepuasan  nasabah  maka semakin  tinggi  perilaku  nasabah  berdasarkan kinerja customer relationship management .
Hasil  penelitian  mengkonfirmasi  hasil penelitian  Kassim  dan  Souiden  (2007)  bahwa kepuasan nasabah sebagai konstruk penting yang dapat mempengaruhi perilaku nasabah berdasarkan  kinerja customer  relationship management .  Lundstrom  dan  Wright  (2005); Zineldin  (2006)  berpendapat  kepuasan  nasabah merupakan  kunci  sebuah  mekanisme  proses pencapaian strategi customer relationship management yang  mengarah  pada  perilaku nasabah  berdasarkan customer  relationship management sebagai muara akhir.

## V. PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasar hasil penelitian dan pembahasan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Kualitas  sumber  daya  manusia  berpengaruh signifikan terhadap kepuasan nasabah.
b. Mutu pelayanan bank berpengaruh signifikan terhadap kepuasan nasabah.
c. Teknologi perbankan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan nasabah.
d. Kepuasan  nasabah  berpengaruh  signifikan terhadap  perilaku  nasabah  berdasarkan kinerja customer relationship management .

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  di  atas,  dapat dikemukakan  beberapa  saran  yang  diharapkan dapat bermanfaat. Adapun saran yang diberikan antara lain:
a. Saran Operasional Perilaku  nasabah  berdasarkan  kinerja customer relationship management memerlukan  kepuasan  nasabah yang  terkait  erat  dengan  kualitas  sumber
daya  manusia,  mutu  pelayanan  bank  dan teknologi perbankan
b. Saran Akademis Dalam  pengembangan  ilmu  manajemen pemasaran  diharapkan  hasil  penelitian  ini dapat  dijadikan  acuan  agar  penelitian berikutmya  dapat  menggunakan  variabel yang sama, metode yang sama tetapi dengan unit analisis berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Arikunto, Suharmi. 2006. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik . Jakarta: Rineka Cipta. Bueren,  Adrian.,  and  Ragnar  Schierholz  (2005), “Improving  performance  of  customer processes with knowledge management” , Business Process Management Journal, Vol. 11 No. 5 p. 573- 588 Bueren,  Adrian.,  and  Ragnar  Schierholz  (2005), “Improving  performance  of  customer processes with knowledge management” , Business Process Management Journal, Vol. 11 No. 5 p. 573- 588
Dash, Satyabhusan., Ed Bruning., and, Kalyan Ku
Guin  (2006), “ The  moderating  effect  of power distance on perceived interdependence and relationship quality in commercial banking” ,
International  Journal  of  Bank  Marketing, Vol. 21, No. 5 p. 307-326. Ferdinand, Augusty. (2006). “ Metode
Penelitian  Manajemen”. Edisi  2. Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Floh,  Arne.,  and,  Horst  Treiblmaier  (2006), “What keeps the E-banking customer loyal?
A  multigroup  analysis  of  the  moderating role  of  customer  characteristics  on  E- loyalty  in  financial  service  industry”,
Journal of Electronic Commerce
Research , Vol. 7 No. 2 p. 97-110
Fowdar,  Roshnee  R.  Ramsaran  (2005), “Identifying  health  care  quality  attribute”, Journal  of  Health  and  Human  Services Administration , Vol. 27 No. 3 p. 428-433 Gounaris,  Spiros  P.,  Vlassis  Stathakopoulos., and,  Antreas  D.  Athanassopoulos  (2003), “Antecedents  to  perceived  service  quality: an  exploratory  study  in  the  banking industry”, International  Journal  of  Bank Marketing, Vol. 21 No. 4 p. 168-190
Hafeez, Khalid., and, Essmail Ali Essmail (2007),
“Evaluating organisation core competences and  associated  personal  competencies using analytical hierarchy process”,
Management  Research  News, Vol.  30 No. 8 p. 530-547 Hair, Joseph  F. Jr, Ralph E. Andersen, Ronald L. Tatham,  William  C.  Block.  (2006). Multivariate  Data  Analysis , 8th  Edition, New Jersey: Prentice Hall. Inc. Kam, Booi Hon., and, Hernan Riquelme (2007),
“ An  exploratory  study  of  length  and frequency  of  internet  banking  usage”, Journal  of  Theoretical  and  Applied Electronic  Commerce  Research ,  Vol.  2 No. 1 p. 76-85 Kasim,  Mohd  Norizan.,  and  Abdel  Kader Mohammed  Ahmed  Abdulla  (2006)  “The influence of attraction on internet banking: an  extension  to  the  trustrelationship commitment model”, International Journal of Bank Marketing, Vol. 24 No. 6 p. 424-442
Lallmahamood,  Muniruddeen,  (2007),  “An examination  of  individual's  perceived security  and  privacy  of  the  internet  in Malaysia  and  influence  of  this  on  their intention  to  use  E-commerce:  using  an extension  of  the  technology  acceptance model”, Journal  Internet  Banking  and Commerce , Vol. 12 No. 3 p. 1-26 Law,  Monica.,  Theresa  Lau.,  and,  Y.  H.  Wong (2003),  “From  customer  relationship management to customer-managed relationship: unraveling the paradox with a co-creative perspective”, Marketing Intelligence & Planning, Vol. 21 No. 1 p. 51-60
Lee,  Ming  Chang.,  and,  Ing  San  Hwan  (2005), “Relationship  among  service  quality,
Customer  satisfaction  and  profitability  in Taiwanese banking
industry”,
International  Journal  of  Management, Vol. 22 No. 4 p. 635-648 Lundstrom,  William  J.,  and,  Robert  F.  Wright (2005),  “The  CRM-physician  interface: toward  a  model  of  physician  relationship building”, Journal of Medical Marketing, Vol. 5 No. 4 p. 316-323
Mashuri.  2008. Metode  Analisis  Verifikatif dan  Cara  Menentukannya .  Yogyakarta: Fakultas Psikologi UGM.
Netemeyer, Richard G., and, James G. Maxham III  (2007),  “Employee  versus  supervisor ratings  of  performance  in  the  retail customer  service  sector:  difference  in predictive validity for customer outcomes ” ,
Journal of Retailing, Vol. 83 No. 1 p. 131- 145 Parasuraman,  A.,  and,  Dhruv  Grewal  (2000), “The  impact  of  technology  on  the  quality value  loyalty  chain:  a  research  agenda”, Journal  of  The  Academy  of  Marketing Science , Vol. 28 No. 1 p. 168-174
Rao,  Shankar  Kumar.,  (2007),  “Financial management  approach  to  development  of quality excellence model for the
information technology industry ”, Journal of  Financial  Management  &  Analysis, Vol. 20 No. 2 p.85-91
Sekaran,  Uma.  2007. Metode  Penelitian untuk  Bisnis.  Edisi  4.  Buku  2 .  Jakarta: Salemba Empat.
Shi,  Jia  and  Leslie  Yip  (2007),  “Driving innovation  and  improving  Employee Capability  ;  The  effects  of  customer knowledge  sharing  on  CRM”,
The Business Review, Vol. 7. No. 1, p.107-112 Sugiyono. 2013. Metode Penelitian Kuantitatif  Kualitatif  dan  R  &  D . Bandung: Alfabeta.
Supomo,  Bambang  dan  Nur  Indriantoro.  2002.
Metodologi  Penelitian  Bisnis,  Cetakan Kedua. Yogyakara: Penerbit BFEE UGM.
Tseng,  Yi  Ming,  (2007),  “The  impacts  of relationship marketing tactics on relationship  quality  in  service  industry”, The Business Review, Vol. 7 No. 2 p. 310- 314
Wijanto,  Setyo  Hari.  (2008). Structural Equation  Modeling  dengan  LISREL  8.8 .
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Witell,  Lars.,  and,  Martin  Lofgren  (2007),
“Classification  of  quality  attributes”,
Managing Service Quality, Vol. 17 No. 1 p. 2007
Zhou,  Lianxi  (2004), “ A  dimension-specific analysis of performance only measurement of service quality and satisfaction in China's retail  banking”, Journal  of  Services
Marketing, Vol. 18, No. 2, p. 534-546.
Ismail, Hishamuddin Bin., Dilruba Talukder., and, Mohammad  Fateh  Ali  Khan  Panni  (2007), “Technology  dimension  of  CRM:  the orientation level and ist impact on the business performance  of  SMEs  in  Malaysia” , International Journal Electronic Customer  Relationship  Management , Vol. 1 No. 1 p. 16-28.
McGrovern,  Todd.,  and,  Joseph  Panaro  (2004),
“The human side of customer relationship  management”, Benefits Quarterly, Vol. 20 No. 3 p. 26-33
Sin,  Leo  Y.M.,  Alan  C.B.  Tse.,  and.,  Frederick H.K.  Yim  (2005), “CRM: conceptualization  and scale  development”, European  Journal  of Marketing, Vol. 39, No. 12,p. 1264-1290.